(57)【要約】【課題】  ピラミッド画像の形成を行わない画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムを実現すること。【解決手段】判定手段２６により、モデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングを行い、評価値が閾値内であるとされる場合には、この時点でモデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングが取れたと認識して、以後の、位置が変更されたウインドウあるいは縮小の大きさの異なる画像情報の生成およびマッチングを行わず、また、判定手段２６により、評価値が閾値内でないと判定される場合には、必要に応じて縮小の大きさの異なる画像情報の生成を判定ごとに行うこととしているので、無駄なマッチングを無くすとともに不要な縮小画像の生成を防止し、縮小の大きさの異なる多くの画像情報を含むピラミッド画像の生成にかかる時間を軽減し、ひいては総合的な検索時間を短縮することを実現させる。【選択図】        図１
2006004132.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原画像情報を縮小し、
前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行い、
前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出し、
前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、
前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、
前記第２の画像情報の画像に前記マッチング、前記算出および前記判定を再度行い、
前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、
前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識することを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
前記認識は、前記繰り返しが指定回数を超える際に、前記閾値内に納まらない評価値の中で、前記閾値に最も近似する評価値をマッチングしたと認識することを特徴とする請求項１に記載の画像認識方法。
【請求項３】
前記第１の画像情報は、前記縮小の大きさが最大の画像情報であることを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載の画像認識方法。
【請求項４】
前記第２の画像情報は、前記繰り返しごとに、前記大きさを順次小さくさせることを特徴とする請求項３に記載の画像認識方法。
【請求項５】
前記第１の画像情報は、前記認識が行われた過去の履歴情報に基づいて、前記履歴情報のマッチングの認識が行われた縮小の大きさにされることを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載の画像認識方法。
【請求項６】
前記第２の画像情報は、前記認識が行われた過去の履歴情報に基づいて、前記繰り返しごとに、前記履歴情報の相関が高いものから低いものに縮小の大きさを変化させることを特徴とする請求項５に記載の画像認識方法。
【請求項７】
前記第１および前記第２の画像情報は、前記履歴情報が複数回に渡る前記認識の情報を含む際に、前記複数回の統計的解析に基づいて前記縮小の大きさを求めることを特徴とする請求項５および６に記載の画像認識方法。
【請求項８】
前記第１および前記第２の画像情報は、手動で前記縮小の大きさが設定されることを特徴とする請求項１ないし２のいずれか１つに記載の画像認識方法。
【請求項９】
前記第１および前記第２の画像情報は、複数の前記モデルパターンが存在する際に、複数の前記モデルパターンおよび前記原画像情報の被写体情報に基づいて前記縮小の大きさを求めることを特徴とする請求項１あるいは２のいずれか１つに記載の画像認識方法。
【請求項１０】
前記モデルパターンは、人間の顔をモデルにしたパターンであることを特徴とする請求項１ないし９のいずれか１つに記載の画像認識方法。
【請求項１１】
原画像情報を縮小する縮小手段と、
前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行うマッチング手段と、
前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出する算出手段と、
前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小手段に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成させ、前記マッチング手段に、前記第２の画像情報の画像に前記モデルパターンのマッチングをさせ、前記算出手段に、前記評価値の算出を行わせ、前記判定を再度行い、前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識する判定手段を備えることを特徴とする画像認識装置。
【請求項１２】
画像認識装置のコンピュータを、
原画像情報を縮小する縮小手段と、
前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行うマッチング手段と、
前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出する算出手段と、
前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小手段に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成させ、前記マッチング手段に、前記第２の画像情報の画像に前記モデルパターンのマッチングを行わせ、前記算出手段に、前記評価値の算出を行わせ、前記判定を再度行い、前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識する判定手段として機能させるための画像認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、モデルパターンに類似する画像部分を検出する画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像処理技術の進歩に伴い、画像に含まれる定型のモデルパターン、例えば人間の顔等を自動的に検出することが行われる。これにより、証明写真システムあるいはデジタルカメラ等を用いた人間の顔を含む画像情報を取り扱う装置では、顔部分の位置あるいは大きさの補正、さらには顔部分だけの抽出表示等を行うことができる。
【０００３】
ここで、画像に含まれる定型のモデルパターンを検索する際には、画像情報の縮小の大きさが段階的に異なる複数の画像、いわゆるピラミッド画像を形成する。そして、この予め設定されたピラミッド画像の中の、モデルパターンに見合った解像度の画像とのマッチングが順次行われ、マッチングの良さを現す評価値を求められる。ここで、マッチングの最も良い評価値のところでマッチングが取れたと認識される（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００３―１０９００３号公報、（第１頁、図３（代表図面））
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記背景技術によれば、モデルパターンの検索を開始してから終了するまでに時間を要するものとなる。すなわち、検索開始時に、基になる画像情報から、多数の縮小画像から構成されるピラミッド画像を形成する必要があり、この形成は時間を要するものである。
【０００５】
特に、ピラミッド画像が形成された後の検索は、ピラミッド画像の存在により検索すべき画素数の低減、画素数が間引かれた画像の比較による誤検索の低減等により、高速で誤検索の少ない検索が行われており、ピラミッド画像の形成にかかる時間は、総合的な検索時間を短くする上で大きな障害となっている。
【０００６】
これらのことから、ピラミッド画像の形成を行わない画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムをいかに実現するかが重要となる。
この発明は、上述した背景技術による課題を解決するためになされたものであり、ピラミッド画像の形成を行わない画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１に記載の発明にかかる画像認識方法は、原画像情報を縮小し、前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行い、前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出し、前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、前記第２の画像情報の画像に前記マッチング、前記算出および前記判定を再度行い、前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識することを特徴とする。
【０００８】
この請求項１に記載の発明では、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返す。
【０００９】
また、請求項２に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記認識が、前記繰り返しが指定回数を超える際に、前記閾値内に納まらない評価値の中で、前記閾値に最も近似する評価値をマッチングしたと認識することを特徴とする。
【００１０】
この請求項２に記載の発明では、認識は、繰り返しが指定回数を超える際に、閾値に最も近似する評価値をマッチングしたと認識する。
また、請求項３に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第１の画像情報が、前記縮小の大きさが最大の画像情報であることを特徴とする。
【００１１】
この請求項３に記載の発明では、第１の画像情報を、縮小の大きさが最大の画像情報とする。
また、請求項４に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第２の画像情報が、前記繰り返しごとに、前記大きさを順次小さくさせることを特徴とする。
【００１２】
この請求項４に記載の発明では、第２の画像情報は、生成、マッチング、算出および判定の繰り返しごとに、縮小の大きさを小さくさせる。
また、請求項５に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第１の画像情報が、前記認識が行われた過去の履歴情報に基づいて、前記履歴情報のマッチングの認識が行われた縮小の大きさにされることを特徴とする。
【００１３】
この請求項５に記載の発明では、第１の画像情報は、履歴情報のマッチングの認識が行われた際の縮小の大きさにされる。
また、請求項６に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第２の画像情報が、前記認識が行われた過去の履歴情報に基づいて、前記繰り返しごとに、前記履歴情報の相関が高いものから低いものに縮小の大きさを変化させることを特徴とする。
【００１４】
この請求項６に記載の発明では、第２の画像情報は、生成、マッチング、算出および判定の繰り返しごとに、履歴情報で相関が高いものから低いものに縮小の大きさを変化させる。
【００１５】
また、請求項７に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第１および前記第２の画像情報が、前記履歴情報が複数回に渡る前記認識の情報を含む際に、前記複数回の統計的解析に基づいて前記縮小の大きさを求めることを特徴とする。
【００１６】
この請求項７に記載の発明では、第１および第２の画像情報は、複数回に渡る履歴情報の統計的解析に基づいて縮小の大きさを求める。
また、請求項８に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第１および前記第２の画像情報が、手動で前記縮小の大きさが設定されることを特徴とする。
【００１７】
この請求項８に記載の発明では、第１および第２の画像情報は、手動で縮小の大きさが設定される。
また、請求項９に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記第１および前記第２の画像情報が、複数の前記モデルパターンを有する際に、複数の前記モデルパターンおよび前記原画像情報の被写体情報に基づいて前記縮小の大きさを求めることを特徴とする。
【００１８】
この請求項９に記載の発明では、第１および第２の画像情報は、複数のモデルパターンおよび被写体情報に基づいて縮小の大きさを求める。
また、請求項１０に記載の発明にかかる画像認識方法は、前記モデルパターンが、人間の顔をモデルにしたパターンであることを特徴とする。
【００１９】
この請求項１０に記載の発明では、モデルパターンは、人間の顔のパターンとする。
また、請求項１１に記載の発明にかかる画像認識装置は、原画像情報を縮小する縮小手段と、前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行うマッチング手段と、前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出する算出手段と、前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小手段に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成させ、前記マッチング手段に、前記第２の画像情報の画像に前記モデルパターンのマッチングをさせ、前記算出手段に、前記評価値の算出を行わせ、前記判定を再度行い、前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識する判定手段を備えることを特徴とする。
【００２０】
この請求項１１に記載の発明では、算出手段により、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、縮小手段により、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返す。
【００２１】
また、請求項１２に記載の発明にかかる画像認識プログラムは、画像認識装置のコンピュータを、原画像情報を縮小する縮小手段と、前記縮小された第１の画像情報の画像にモデルパターンのマッチングを行うマッチング手段と、前記マッチングの相関の度合いを現す評価値を算出する算出手段と、前記評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まるかどうかを判定し、前記評価値が前記閾値内に納まらない場合に、前記縮小手段に、前記縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成させ、前記マッチング手段に、前記第２の画像情報の画像に前記モデルパターンのマッチングを行わせ、前記算出手段に、前記評価値の算出を行わせ、前記判定を再度行い、前記評価値が前記閾値内に納まる迄、前記生成、前記マッチング、前記算出および前記判定を繰り返し、前記評価値が前記閾値内に納まる際に、前記モデルパターンと前記第１あるいは前記第２の画像情報とがマッチングしたと認識する判定手段として機能させる。
【００２２】
この請求項１２に記載の発明では、画像認識プログラムにより、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返す。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように、請求項１に記載の発明によれば、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返すこととしているので、予め縮小の大きさが異なる多数の画像情報を形成することなく、マッチングおよびマッチングの認識を、必要最低限の縮小画像の形成ですませ、総合的な検索時間を短縮することができる。
【００２４】
請求項２に記載の発明によれば、認識は、繰り返しが指定回数を超える際に、閾値に最も近似する評価値をマッチングしたと認識することとしているので、評価値が閾値内に納まらない時でも、相関の度合いが最も高い評価値でマッチングしたとすることができる。
【００２５】
請求項３に記載の発明によれば、第１の画像情報を、縮小の大きさが最大の画像情報とすることとしているので、画素数の少ない画像情報からマッチングを行い高速でマッチングの認識に到達することができる。
【００２６】
請求項４に記載の発明によれば、第２の画像情報は、マッチング、算出および生成の繰り返しごとに、縮小の大きさを小さくさせることとしているので、画素数の少ない画像情報からマッチングを行い高速でマッチングの認識に到達することができる。
【００２７】
請求項５に記載の発明によれば、第１の画像情報は、履歴情報のマッチングの認識が行われた際の縮小の大きさにされることとしているので、類似する画像情報のマッチングを行う際に、早いマッチングの認識を高い確率で行うことができる。
【００２８】
請求項６に記載の発明によれば、第２の画像情報は、マッチング、算出および生成の繰り返しごとに、履歴情報で相関が高いものから低いものに縮小の大きさを変化させることとしているので、類似する画像情報のマッチングを行う際に、早いマッチングの認識を高い確率で行うことができる。
【００２９】
請求項７に記載の発明によれば、第１および第２の画像情報は、複数回に渡る履歴情報の統計的解析に基づいて縮小の大きさを求めることとしているので、類似する画像情報のマッチングを行う際に、早いマッチングの認識を高い確率で行うことができる。
【００３０】
請求項８に記載の発明によれば、第１および第２の画像情報は、手動で縮小の大きさが設定されることとしているので、画像情報に応じて、オペレータが好ましいと思う縮小の大きさでマッチングを行うことができる。
【００３１】
請求項９に記載の発明によれば、第１および第２の画像情報は、複数のモデルパターンおよび被写体情報に基づいて縮小の大きさを求めることとしているので、モデルパターンに適した縮小の大きさとし、効率的なマッチングを行うことができる。
【００３２】
請求項１０に記載の発明によれば、モデルパターンは、人間の顔のパターンとすることとしているので、画像に含まれる人間の顔を認識することができる。
請求項１１に記載の発明によれば、算出手段により、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、縮小手段により、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返すこととしているので、予め縮小の大きさが異なる多数の画像情報を形成することなく、マッチングおよびマッチングの認識を、必要最低限の縮小画像の形成ですませ、総合的な検索時間を短縮することができる。
【００３３】
請求項１２に記載の発明によれば、画像認識プログラムにより、マッチングの際の相関の度合いを現す評価値を算出し、この評価値がマッチングの度合いが高い閾値内に納まらない場合には、原画像情報の縮小の大きさを変化させた第２の画像情報を新たに生成し、この第２の画像情報の画像にモデルパターンのマッチング、評価値の算出および判定を再度行い、この評価値が閾値内に納まる迄、生成、マッチング、算出および判定を繰り返すこととしているので、予め縮小の大きさが異なる多数の画像情報を形成することなく、マッチングおよびマッチングの認識を、必要最低限の縮小画像の形成ですませ、総合的な検索時間を短縮することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像認識方法、画像認識装置および画像認識プログラムを実施するための最良の形態について説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
（実施の形態１）
まず、本実施の形態１にかかる画像認識装置を含む証明写真システムの全体構成について説明する。図２は、証明写真システムの全体構成を示す図である。証明写真システムは、照明２、撮像部３およびプリント装置４を含む。
【００３５】
撮像部３は、被写体１の画像をデジタル情報として取得するＣＣＤ等の撮像素子を含むカメラである。このカメラは、概ね固定配置され、被写体１が着座した際に、撮像範囲に位置する様に配置される。
【００３６】
照明２は、被写体１を照明するストロボ等の光源からなり、撮像部３のＣＣＤが好適な光量となるように照射時間が調整される。
プリント装置４は、撮像部３で取得された画像情報を、大きさ補正あるいは位置補正等の画像処理の後にレイアウト設定を行い、所定のプリント用紙にプリントする。
【００３７】
ここで、プリント装置４は、さらに制御部１０、ハードディスク１１、プリント部１２、ディスプレイ１３および操作部１４を含む。ハードディスク１１は、大容量メモリで、撮像部３で撮像された画像情報が蓄積、保存される。ディスプレイ１３は、ＬＣＤ等の表示部であり、撮像された画像情報、プリントレイアウトあるいは撮像条件等の表示および設定を行う。操作部１４は、キーボード、マウス等の入力装置からなり、プリントレイアウト、プリント部数あるいは被写体情報等の設定を行う。
【００３８】
プリント部１２は、電子写真方式あるいはヘッドからのインク滴の吐出を用いた方式等のプリント機器で、撮像部３で取得された画像情報の画像形成を行う。
制御部１０は、ＣＰＵ、メモリ等からなり、プリント装置４全体を制御し、撮像からプリントまでを円滑に実行させる。また、制御部１０と周辺機器とは、必要に応じてＩ／Ｏ等を介して接続される。なお、制御部１０は、画像認識装置をなす画像認識部２０および画像処理部３０を含む。ここで、画像認識部２０および画像処理部３０は、高速化のため、別途専用の演算プロセッサ等を用いることもできる。
【００３９】
画像認識部２０は、ハードディスク１１に保存される画像情報に対して、モデルパターンを用いたマッチングを行い、画像認識を実行する。そして、画像情報に含まれるモデルパターンに類似する画像部分を認識し、類似する画像部分の大きさ、位置等の情報を取得する。図１は、画像認識部２０の機能的な構成を示す機能ブロック図である。画像認識部２０は、原画像情報２１、モデルパターン２２、縮小手段２３、マッチング手段２４、算出手段２５、判定手段２６および履歴情報２７を含む。
【００４０】
原画像情報２１は、撮像部３で撮像された被写体１の画像情報で、ハードディスク１１に保存されているものである。ここで、原画像情報２１は、例えば画素数が、縦６４０、横４８０のマトリクスサイズを有する。縮小手段２３は、原画像情報２１を縮小する。この縮小では、判定手段２６からの縦横の縮小の大きさ情報に応じて画素数が減らされる。一例として、縦横の画素数が６４０×４８０の原画像情報２１の場合には、画素数が６４×４８、５６×４２、４８×３６、４０×３０であり、縮小の大きさが０．１０００、０．０８７５、０．０７５、０．０６２５の４種の縮小画像が用いられる。
【００４１】
モデルパターン２２は、原画像情報２１で検索したい画像パターンの基になるモデル画像である。例えば、原画像情報２１に被写体１の顔の画像部分を含み、この顔部分を認識および抽出する際に、モデルパターン２２に顔の典型的なパターンを用いる。このパターンは、年齢あるいは男女等のカテゴリごとの典型的な顔のパターンを複数含み、操作部１４から入力される被写体情報等を用いて適宜選択される。
【００４２】
マッチング手段２４は、判定手段２６からの指示に基づいて、原画像情報２１の縮小された画像上から切り出されるウインドウ画像とモデルパターン２２とをマッチングさせつつウインドウ画像を移動する。図３に、このマッチングの様子を模式的に示す。このマッチングでは、原画像情報２１の縮小された画像上に、例えば画素数が縦横２０×２０のウインドウ画像が切り出される。そして、このウインドウ画像とモデルパターン２２とのマッチングが行われる。その後、このマッチングにより、後述する評価値の算出および判定を行った後、ウインドウ画像の切り出し位置を検索順に従って移動し、再度マッチングを行う。この切り出し位置の移動は、例えば図３に示す様に、画像の左上部から右下部に向かって、水平方向の移動を繰り返し、縮小された画像上を漏れなくカバーする。
【００４３】
図１に戻り算出手段２５は、マッチングされたウインドウ画像およびモデルパターン２２から相関の大きさを現す評価値を算出する。この評価値は、簡単な例としては相関係数の逆数を用いたものとすることができる。ここで、相関係数Ｒは、マトリックス状の画像情報を比較する場合には、画素の縦横位置が（ｉ，ｊ）の数で現されるウインドウ画像の画素値をＦ［ｉ，ｊ］、モデルパターン２２の画素値をＳ［ｉ，ｊ］とし、またウインドウ画像の画素値の平均値をＦａｖ，モデルパターン２２の画素値の平均値をＳａｖとすると、
【００４４】
【数１】
2006004132.tif 000003
【００４５】
で計算される。
この相関係数Ｒに対して、評価値Ｅは、例えばＥ＝１／Ｒにより算出される。ここで、相関係数Ｒは、｜Ｒ｜≦１の範囲の値を有し、大きいほど相関が高い。また、評価値Ｅは、｜Ｅ｜≧１の範囲の値を有し、逆に小さいほど相関が高くなる。算出手段２５は、この相関係数Ｒおよび評価値Ｅを各マッチングごとに算出する。
【００４６】
判定手段２６は、算出手段２５で算出された評価値Ｅと閾値との比較に基づいて、マッチングの善し悪しの判定、マッチングあるいは原画像情報２１の縮小を再度行うかどうかの判定を行う。そして、マッチングが取れた場合には、マッチングの認識情報とともに縮小の大きさ情報および位置情報が画像処理部３０へ転送される。また、マッチングが取れない場合には、新たなマッチング位置の設定あるいは新たな縮小の大きさで縮小された原画像情報２１の形成を指示する。
【００４７】
ここで、閾値は、マッチングの合否判定における基準で、実験的あるいは経験的に決定される。閾値Ｔは、評価値Ｅが小さいほど相関が高いので、Ｅ＜Ｔなる関係にある評価値に対してマッチングしたと認識する。
【００４８】
履歴情報２７は、マッチング手段２４、算出手段２５および判定手段２６で形成されるマッチング位置情報、評価値情報および判定情報等の履歴である。なお、これら履歴情報は、マッチング終了後も保存され、再びマッチングを行う際の参考データとされる。
【００４９】
画像処理部３０は、画像認識部２０からの認識情報およびこの認識情報に付帯する縮小の大きさ情報、位置情報に基づいて原画像情報２１の大きさ補正あるいは位置補正等を行い、プリント部１２に出力する。
【００５０】
つづいて、画像認識部２０の動作について図４を用いて説明する。図４は、画像認識部２０の動作を示すフローチャートである。まず、画像認識部２０は、ハードディスク１１からマッチングを行う原画像情報２１を取得する（ステップＳ４００）。そして、画像認識部２０は、縮小の大きさ、ウィンドウ位置等の初期設定を、縮小手段２３およびマッチング手段２４に対して行う（ステップＳ４０１）。ここで、縮小の大きさは最大のもが設定され、ウインドウ位置は、図３の模式図に例示されるように画像の左上部に設定される。
【００５１】
その後、画像認識部２０は、縮小手段２３により、原画像情報２１の縮小を行い（ステップＳ４０２）、第１の画像情報を生成する。そして、この第１の画像情報に対して、マッチング手段２４を用いてモデルパターン２２のマッチングを行う（ステップＳ４０３）。そして、画像認識部２０は、評価値Ｅの算出を行う（ステップＳ４０４）。
【００５２】
その後、画像認識部２０の判定手段２６は、評価値Ｅが閾値Ｔ内かどうかを判定する（ステップＳ４０５）。そして、評価値Ｅが閾値Ｔ内である場合には（ステップＳ４０５肯定）、画像認識部２０は、マッチングしたと認識し以後のマッチング動作を行わず、評価値の認識情報、すなわち第１の画像情報の縮小の大きさ情報およびウインドウ位置情報等を画像処理部３０へ転送する（ステップＳ４０６）。
【００５３】
また、判定手段２６は、評価値Ｅが閾値Ｔ内でない場合には（ステップＳ４０５否定）、このマッチングが取れないとして、評価値が候補値内かどうかを判定する（ステップＳ４０７）。ここで、評価値が候補値内である場合には（ステップＳ４０７肯定）、評価値が候補値よりもマッチングが良い高い相関を有するので、評価値を新たな候補値として設定する（ステップＳ４０８）。そして、ウインドウ位置をマッチングを行っていない新たな位置に変更し（ステップＳ４１０）、ステップＳ４０３に移行し再びマッチングを行う。なお、候補値は、初期値として充分に大きな値とすることにより、最初のステップでは評価値が設定される。
【００５４】
また、判定手段２６は、評価値が候補値内でない場合には（ステップＳ４０７否定）、さらに画像内でのすべてのマッチングが終了したかどうかを判定する（ステップＳ４１１）。ここで、画像内でのすべてのマッチングが終了していない場合には（ステップＳ４１１否定）、ステップＳ４１０に移行しウインドウ位置をマッチングを行っていない新たな位置に変更し、ステップＳ４０３に移行し再びマッチングを行う。
【００５５】
また、判定手段２６は、画像内でのすべてのマッチングが終了した場合には（ステップＳ４１１肯定）、さらに縮小の大きさの異なる所定数の画像のマッチングが終了したかどうかを判定する（ステップＳ４１１）。ここで、判定手段２６は、縮小の大きさが異なる所定数の画像のマッチングを終了していない場合には（ステップＳ４１１否定）、縮小手段２３の縮小の大きさを変更し（ステップＳ４１２）、ステップＳ４０２に移行し、縮小の大きさの異なる新たな第２の画像情報を生成する。ここで、本実施の形態１では、縮小の大きさは、縮小の大きさの大きいものから小さいものに順次変更される。上述した例では、この縮小の大きさが０．１０００、０．０８７５、０．０７５、０．０６２５の順に変更される。
【００５６】
また、判定手段２６は、縮小の大きさの異なる所定数の画像のマッチングが終了した場合には（ステップＳ４１１肯定）、閾値内に納まる評価値が存在しないまま、縮小の大きさの異なる所定数の画像のマッチングが終了する。この場合、判定手段２６は、閾値に最も近似する候補値でマッチングしたと認識し、この候補値が存在する原画像情報２１の縮小の大きさ情報、マッチング位置情報等の認識情報を画像処理部３０へ転送し（ステップＳ４１３）、本処理を終了する。
【００５７】
上述してきたように、本実施の形態１では、モデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングを行いステップＳ４０５で評価値が閾値内であるとされる場合には、この時点でモデルパターン２２とウィンドウ画像のマッチングが取れたと認識して、以後の、位置が変更されたウインドウあるいは縮小の大きさの異なる画像情報の生成およびマッチングを行わず、また、ステップＳ４０５で評価値が閾値内でないと判定される場合には、必要に応じて縮小の大きさの異なる画像情報の生成を判定ごとに行うこととしているので、無駄なマッチングを無くすとともに不要な縮小画像の生成を防止し、縮小の大きさの異なる多くの画像情報を含むピラミッド画像の生成にかかる時間を軽減し、ひいては総合的な検索時間を短縮することができる。
【００５８】
また、本実施の形態１では、画像認識部２０を、証明写真システムに用いた例を示したが、同様にデジタルカメラあるいはデジタルカメラと接続されるパーソナルコンピュータ等に内蔵することもできる。
【００５９】
また、本実施の形態１では、算出手段２５で相関係数を用いて評価値を求めたが、これ以外の評価値、例えばサポートベクタマシーン（ＳＶＭ）の識別機等を用いて評価値を算出することもできる。
【００６０】
また、本実施の形態１では、モデルパターン２２の画素数は固定としたが、この画素数を変化させることもできる。例えば、モデルパターン２２の画素数を縮小することにより、原画像情報２１を拡大するのと同等の効果を得ることもできる。
（実施の形態２）
ところで、上記実施の形態１では、原画像情報２１の縮小の大きさは、縮小の大きさが最大のものから小さいものへと順次変化させたが、この変化の順序を過去の履歴情報に基づいて適宜変更し、効率的にマッチングが生じる縮小画像を見つけだすこともできる。そこで、本実施の形態２では、過去の履歴情報に基づいて、効率的にマッチングする縮小画像を見つける場合を示すことにする。
【００６１】
ここで、本実施の形態２にかかる画像認識部の構成は、履歴情報２７および判定手段２６を省いて、図１〜２に示すものと全く同様であるので、詳細な説明を省略する。なお、履歴情報２７および判定手段２６には、付加的な機能を備える必要があるのでこの付加部分についてのみ説明を行う。
【００６２】
図１に示す画像認識部２０の履歴情報２７は、マッチングを行っている原画像情報２１のマッチングごとの縮小の大きさ情報、評価値情報およびウインドウ位置情報のみならず、マッチングの認識が終了した過去の原画像情報のマッチングごとの縮小の大きさ情報、評価値情報およびウインドウ位置情報も含む。
【００６３】
また、画像認識部２０の判定手段２６は、履歴情報２７に含まれる過去の画像情報のマッチングごとの縮小の大きさ情報、評価値情報およびウインドウ位置情報から、効率的にマッチングを達成するための、縮小の大きさを変化させる順序を決める最適化手段を有する。
【００６４】
この最適化手段は、履歴情報２７が前回の画像情報のマッチングごとの縮小の大きさ情報、評価値情報およびウインドウ位置情報のみを含む場合には、ある縮小画像を用いて取得される複数の評価値から最小のものを選択し、さらに複数のこれら縮小画像の複数の最小の評価値を、小さい順に並べた順序で縮小の大きさを変化させる。ここで、前回のマッチングでマッチングが認識された縮小画像を用いたマッチングが最初に行われ、さらにその後、評価値の小さい縮小画像から順にマッチングが行われる。従って、前回と類似の画像情報である場合には、高い確率で迅速なマッチングを行う。
【００６５】
また、最適化手段は、履歴情報２７に複数の原画像情報に対するマッチングごとの縮小の大きさ情報、評価値情報およびウインドウ位置情報を含む場合には、これら複数のデータに対して統計的な解析を行い、生成する縮小画像の順序を、マッチングする確率の高いものから順に行う。
【００６６】
例えば、最適化手段は、縮小画像ごとに最小の評価値を求め、さらにこの最小の評価値の小さいものから順に縮小の大きさのランキング付けを行う。そして、複数の原画像情報に対する複数のランキングから縮小の大きさごとの平均ランキングを求め、この平均ランキングが高いもの順に縮小の大きさを変化させる。
【００６７】
また、最適化手段は、モデルパターン２２に複数のパターン、例えば、人間の顔のパターンの場合には、年齢、性別等のカテゴリごとのパターンを有する場合に、操作部１４から入力される被写体の年齢、性別等の被写体情報に合わせて、最適な縮小画像の大きさを推定する。例えば、被写体の年齢情報および年齢ごとのモデルパターンの大きさから、マッチングが生じると思われる縮小の大きさを比例配分により推定し、この推定値に近似する縮小の大きさを選択する。
【００６８】
上述してきたように、本実施の形態２では、検索される縮小画像の大きさの順序を、過去の履歴情報２７に基づいて、最もマッチングが生じやすい縮小の大きさから順に変化させることとしているので、マッチングにかかる時間を効率的に減少させ、ひいては総合的な検索時間を短縮することができる。
【００６９】
また、本実施の形態２では、検索される縮小画像の大きさの順序は、過去の履歴情報に基づいて決定されるとしたが、操作部１４から設定される様にすることもできる。これにより、類似する画像情報の検索を過去に行ったことがない場合等に、オペレータによる直接設定を行い、検索効率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】画像認識部の機能的な構成を示す機能ブロック図である。
【図２】画像認識部を含む証明写真システムの全体構成を示す図である。
【図３】縮小された画像上のウインドウ画面の検索を示す図である。
【図４】実施の形態にかかる画像認識部の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００７１】
１  被写体
２  照明
３  撮像部
４  プリント装置
１０  制御部
１１  ハードディスク
１２  プリント部
１３  ディスプレイ
１４  操作部
２０  画像認識部
２１  原画像情報
２２  モデルパターン
２３  縮小手段
２４  マッチング手段
２５  算出手段
２６  判定手段
２７  履歴情報
３０  画像処理部
【図１】
2006004132.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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